北京，2023年5月26日/美通社/——全球領先的全息增強現實（AR）技術提供商WiMi全息雲股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”）今天宣布開發基于深度卷積神經網絡的3D圖像重建算法系統。該系統是一種創新模型，通過卷積神經網絡提取輸入圖像的特征，然後通過全連接層生成3D模型的參數，最後将這些參數輸入到3D模型中進行重建。
該系統包含多個模塊，包括數據集準備、特征提取、參數生成、三維重建、模型評估和應用界面，每個模塊都具有獨特的功能和作用，形成了一個完整的系統。
數據集準備：3D圖像重建算法需要大量的3D模型數據作為訓練集，以便深度學習算法能夠學習3D模型的形态和結構特征。該模塊負責收集和生成訓練數據集，并進行數據預處理和清理，以确保數據集的質量和可用性。數據集的質量直接影響算法的準确性和魯棒性。數據集包含各種不同類别和形态的3D模型，以确保算法的通用性和泛化能力。
特征提取：該模塊使用卷積神經網絡對輸入圖像進行特征提取和表示，以從輸入圖像中提取高級特征，卷積神經網絡通常包括多個卷積和池化層。
參數生成：該模塊使用全連接層或其他回歸算法将編碼器輸出的特征向量映射到3D空間。這些參數控制三維模型的形态、大小、姿态和其他屬性。
三維重建：該模塊将參數輸入到三維模型中，生成最終的三維重建模型。該模塊通常使用去卷積和上采樣層來将來自編碼器輸出的特征向量映射到3D空間中。
模型評估：該模塊評估生成的3D模型和原始模型之間的差異和誤差。這些誤差可以用于優化算法參數和改進訓練數據集，以提高3D重建模型的準确性和穩健性。
應用界面：該模塊展示了3D重建的模型，并提供了一個用戶交互界面，允許用戶調整模型的屬性和參數，以實現定制的設計和個性化要求。
與傳統的三維重建算法相比，WiMi基于深度CNN的三維圖像重建算法系統具有精度高、适應性強的優點。它使用深度學習，通過訓練大量數據來提取圖像的特征和結構信息，以獲得更準确的3D模型。
随着深度學習、計算機視覺算法和虛拟現實技術的快速發展，該系統将具有更廣闊的應用前景。例如，依靠這項技術，醫療領域可以更好地對病例進行分類和診斷，機器人可以進行更準确的避障，制造業可以實現更快、更精确的物品建模等。随着技術的發展，它還可以與其他技術相結合，如AR和VR，以實現更廣泛的應用。
